[发明专利]一种基于雷达信号的身份及手势识别方法

说明书

本发明公开了一种基于雷达信号的身份及手势识别方法，读取雷达传感器接收到的经由测试人员各种手势反射得到的雷达回波信号；将雷达回波信号与雷达发射信号进行混频；对混频后的信号进行滤波、中心化操作后，分别训练得到能够进行身份验证的神经网络和能够进行手势识别的神经网络；在实时检测过程中，首先验证使用者身份，若身份验证通过则该使用者的手势有效，验证使用者手势，根据使用者手势与操作的对应关系进行相应操作。本发明仅通过一次手势操作即可在进行手势识别的同时进行身份验证，能够根据手势是否属于相应用户，判断是否进行手势对应的操作，提高了手势识别的便捷性和安全性。

技术领域

本发明涉及身份识别领域，尤其涉及一种基于雷达信号的身份及手势识别方法。

背景技术

手势识别指的是跟踪人类手势、识别其表示和转换为语义上有意义的命令的整个过程。作为人机交互的重要组成部分，其研究发展影响着人机交互的自然性和灵活性。而随着现阶段技术的发展，人们在各种设备上使用手势识别的应用日益增加。

传统的手势识别通常是采用摄像头采集手势信息，在能耗上存在一定程度的浪费，手势图像包含的信息量巨大也往往容易存在信息泄露等隐私方面的问题。而且目前所采用的手势识别，在设备没有解锁之前，往往需要通过额外的身份验证方法来控制设备是否解锁，将设备成功解锁后，才能继续进行手势识别，这一步骤相对繁琐。而且当设备解锁后，任何人对设备做相同的手势都能产生相同的效果，这一情况存在一定的风险性。

因此，如何在设备上进行手势识别的同时进行身份验证，提高手势识别的便捷性和安全性，是当下急需解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于雷达信号的身份及手势识别方法，可以解决手势识别中需要额外的解锁步骤以及设备解锁后任何人对设备做相同手势都能产生相同效果的技术问题。

为解决上述技术问题，本发明提出如下技术方案：一种基于雷达信号的身份及手势识别方法，包括以下步骤：

步骤1、读取雷达传感器接收到的经由测试人员各种手势反射得到的雷达回波信号；

步骤2、将雷达回波信号与雷达发射信号进行混频；

步骤3、采用高通滤波器对混频后的信号进行滤波；

步骤4、将滤波后的信号数据进行中心化操作；

步骤5、设计适用于雷达信号特征的神经网络模型，利用步骤4预处理后的信号与测试人员的身份信息标签对模型进行训练，得到能够进行身份验证的神经网络A；

步骤6、根据步骤4预处理后的信号及雷达传感器参数，得到距离、速度及角度信息，从而计算得到运动目标的三维坐标及Doppler值；

步骤7、采用空间栅格法对雷达上方空间进行划分；将空间区域映射为三维矩阵，将步骤6得到的三维坐标及Doppler值根据其所属空间中的栅格位置，将其Doppler值累加在该栅格对应矩阵单元中作为矩阵单元元素的大小；将该矩阵与手势信息标签送入设计好的神经网络中训练得到能够进行手势识别的神经网络B；

步骤8、将实时检测到的雷达回波信号进行恒虚警检测判断是否有人在进行手势识别，如果有则进行步骤9；无则继续等待检测；

步骤9、将检测到的雷达回波信号进行步骤2到步骤4的预处理；将处理后的信号送入步骤5中训练好的神经网络A提取特征进行分析；通过特征中含有的身份信息验证使用者的身份，若身份验证通过则该使用者的手势有效，进行步骤10，否则继续等待检测；

步骤10、将进行步骤2到步骤4预处理后的数据再进行步骤6与步骤7处理后，输入神经网络B判断使用者手势，根据使用者手势与操作的对应关系进行相应操作。

进一步地，所述雷达传感器采用频率区间为57.4GHz至62.6GHz的FMCW毫米波雷达。